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DCC: CVPR 2016论文实现

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简介：
DCC是CVPR 2016会议中的一篇论文的开源实现项目，专注于计算机视觉领域的压缩与编码技术研究，旨在提高图像和视频的数据压缩效率。 深度合成字幕：亨德里克斯（Hendricks）、丽莎·安妮（Lisa Anne）等人在CVPR 2016年会议上发表了论文《深层合成字幕：描述没有配对训练数据的新颖对象类别》。 @inproceedings{hendricks16cvpr, title = {Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories without Paired Training Data}, author = {Hendricks, Lisa Anne and Venugopalan, Subhashini and Rohrbach, Marcus and Mooney, Raymond and Saenko Kate and Darrell, Trevor}, booktitle =

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  • DCC: CVPR 2016论文实现
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    DCC是CVPR 2016会议中的一篇论文的开源实现项目，专注于计算机视觉领域的压缩与编码技术研究，旨在提高图像和视频的数据压缩效率。 深度合成字幕：亨德里克斯（Hendricks）、丽莎·安妮（Lisa Anne）等人在CVPR 2016年会议上发表了论文《深层合成字幕：描述没有配对训练数据的新颖对象类别》。 @inproceedings{hendricks16cvpr, title = {Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories without Paired Training Data}, author = {Hendricks, Lisa Anne and Venugopalan, Subhashini and Rohrbach, Marcus and Mooney, Raymond and Saenko Kate and Darrell, Trevor}, booktitle =
     
  • Speech2Face: CVPR 2019论文实现- Speech2Face
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    《Speech2Face》是CVPR 2019的一篇论文，提出了一种通过语音信息预测人脸特征的方法。该模型能够从单一语音片段中推断出说话者的年龄、性别和种族等面部属性。 该项目实现了一个框架，该框架将语音转换为面部特征，如CVPR 2019论文《MIT CSAIL小组的面部表情》所述。 有关结果的详细报告可以在相关文档中找到。它是印度孟买印度技术学院（IIT）2019年秋季CS 753-自动语音识别课程的一个最终项目。 用法 项目的文件夹结构 该项目采用了高效的结构来安排数据库（音频和视频）以及代码，以避免任何重复。 . ├── base.py ├── LICENSE ├── logs │ └── ...... ├── model.py ├── models │ └── final.h5 ├── preprocess │ ├── avspeech_test.csv │ ├── avspeech_train.csv │ ├── clean_directory.sh │ ├── data │ │ ├── a
     
  • PSP_CVPR_2021: CVPR-2021论文的PyTorch实现-源码
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    简介：PSP_CVPR_2021是CVPR 2021年一篇论文的PyTorch版本实现，包含完整源代码。此项目便于研究者学习和复现实验结果。 CVPR-2021论文的PyTorch实现：沿视听事件线的正样本传播 视听事件（AVE）本地化任务旨在找出包含特定视听事件的视频片段，并对其进行分类。这类事件既包括视觉元素也包括听觉元素，也就是说声源必须同时出现在视觉图像和音频部分中。 为了进行这项研究，需要准备以下资料： - AVE数据集 - 提取的音频特征文件（audio_feature.h5） - 提取的视频特征文件（visual_feature.h5） 此外还需要其他预处理文件： - audio_feature_noisy.h5 - visual_feature_noisy.h5 - right_label.h5 - prob_label.h5 - labels_noisy.h5 - mil_labels.h5 所有这些必需的数据应放置在名为data的文件夹中。 同时，还包括训练顺序文件（train_order.h5）。
     
  • OGNet: CVPR 2020论文《老是黄金》的代码实现
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    简介：本文档提供了CVPR 2020论文《老是黄金》中的算法代码实现，旨在帮助研究者复现和理解该工作。项目名称为OGNet。 古老就是黄金：重新定义对抗性学习的分类器训练方法（CVPR 2020） 该代码最初是使用Python3.5构建的，但鉴于此版本已达到其生命周期终点(EOL)，现在已在Python 2.7上对该代码进行了验证。执行Train.py文件作为进入整个程序的主要入口点。 请按照“dataset.txt”文档中的指示，在“数据”目录下放置训练和测试图像。在第一阶段，请使用opts.py设置必要的选项；而在第二阶段，则需通过opts_fine_tune_discriminator.py进行相应配置。 在此之前，评估功能仅依赖于test.py文件的执行来完成。然而，对于当前版本而言，无需单独运行test.py脚本，因为代码内部每次调用时都会自动执行测试函数以对比基线和OGNet的结果。
     
  • CVPR 2021 论文与代码解读: CVPR 2021/2020/2019...
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    本系列文章深度解析CVPR会议近年（2019-2021）精选论文，并附有相关代码，旨在帮助研究者快速掌握前沿技术与方法。 推荐阅读：CVPR 2021/CVPR 2020/CVPR 2019/CVPR 2018/CVPR 2017的论文解读汇总，包括Papers、Codes、Project和Paper reading等部分。以下是论文分类汇总： - CVPR 2021最新论文分类汇总（持续更新） - CVPR 2020论文下载/代码/解读 - CVPR 2019全部论下载及开源代码的获取方式，共包含1294篇链接。 - CVPR 2019论文分方向盘点 - CVPR 2019论文直播分享回放：点云分割、目标检测和单目标跟踪等主题。
     
  • Panoptic-DeepLab：基于PyTorch的CVPR 2020论文重现
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    《Panoptic-DeepLab》是CVPR 2020的一篇重要论文，该代码库提供了基于PyTorch框架下的模型实现，用于全景分割任务的研究与应用。 Panoptic-DeepLab 是一种最先进的自下而上的全景分割方法，在CVPR 2020上发布。它的目标是为输入图像中的每个像素分配语义标签（例如人、狗、猫）和实例标签（对于属于物体类别的像素，使用ID如1、2、3等）。这是基于Detectron2的CVPR 2020论文的一个PyTorch重新实现版本。 此外，在此仓库中现在还支持利用DeepLabV3和DeepLabV3+进行分割模型的操作。在消息[2021/01/25]，我们发现COCO实验中的旧配置文件存在错误（对于COCO，需要将MAX_SIZE_TRAIN从640更改为960）。现在我们已经复制了COCO的结果（35.5 PQ）。 在消息[2020/12/17]中，支持COCO数据集。而在消息[2020/12/11]，Detectron2版本的Panoptic-DeepLab现在支持DepthwiseSeparableConv2d。
     
  • CVPR 2018论文模板 LaTeX版
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    本资源提供CVPR 2018会议使用的LaTeX论文模板，帮助作者遵循格式要求准备投稿文件。适合计算机视觉领域研究人员使用。 这是CVPR论文的LaTeX模板。由于国内访问overleaf经常不稳定且网速较慢，同时注册登录过程较为繁琐，我将文件上传至一个平台以方便大家交流学习使用。
     
  • 历年CVPR论文与代码
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    本资源库汇集了多年以来CVPR会议上的精选论文及其开源代码，为研究者提供便捷的一站式访问平台。 历年CVPR的论文及相应的代码包括400篇CVPR2020论文及其代码；48篇CVPR2020论文解读；CVPR2019全部论文和开源代码合集；56篇精选的CVPR2019论文解读；官方CVPR2019大会现场报告的所有视频；以及CVPR2018的相关论文及代码等。
     
  • CVPR 2024论文模板（Word版）
    优质
    本资源提供CVPR 2024会议的官方论文模板，适用于Microsoft Word软件，帮助作者规范排版、简化投稿流程。 该资源为CVPR2024的论文模板。
     
  • MATLAB的edge源代码-CRAFT: CVPR 2016论文《图像中对象检测》的代码
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    这段简介可以描述为：MATLAB的edge源代码-CRAFT是CVPR 2016论文《图像中对象检测》所使用的代码实现，提供了先进的边界框细化技术。 MATLAB的edge源代码自述文件指出该代码包含在CVPR2016论文中。简而言之，我们将传统的两阶段对象检测框架（首先定位对象提议，然后对对象类别进行分类）扩展为四阶段管道，在此过程中提案定位任务通过级联区域提议网络(RPN)和快速R-CNN来提高提案质量，而目标分类任务则由两个具有不同目标函数的快速R-CNN网络的级联处理完成（一次热分类和相对休息分类），以此消除错误积极。我们将该方法命名为“CRAFT”（即“Cascade Rpn and Fast T-rcnn”的缩写），并在PASCALVOC07/12以及ILSVRC数据集上展示了相对于FastR-CNN和FasterR-CNN基线的显著改进。 这些代码基于两个项目构建：第一阶段使用了1_RPN提供的说明，而第二、第三及第四阶段则需要按照稍有改动的代码制作。已测试过的环境为Ubuntu 14.04, 内存256GB和Titan X GPU，在MATLAB R2015a上运行。 如果您熟悉这两个项目，则使用这些代码会更加容易。